「Bayesプロット」では、正規プロットとは別の方法で、どの効果が重要かを見極めることができます。このレポートは、Box and Meyer（1986）によって紹介された、Bayes（ベイズ）流の方法で事後確率を計算します。この方法では、Box and Meyer（1986）により、推定値が2つの分布の混合分布から抽出されていると仮定します。一方の分布は、重要でない効果を表し、その分散がσ2の正規分布であるとします。もう一方の分布は、重要な効果を表し、分散がσ2のK倍である正規分布であるとします。後者の分布は、不純物分布（contaminating distribution）と呼ばれています。
パラメータ推定値。Bayesプロットは、標準偏差（標準誤差）が1になるように変換された推定値に対して作成されます。推定値が無相関の場合、t値が使用されます。推定値に相関がある場合、直交t値が使用されます。
重要でない効果の分散に対する、重要である効果の分布（不純物分布）の分散の比。デフォルトでは、Kは一般的に推奨される10に設定されています。
Bayesプロットの設定は、「Bicycle.jmp」サンプルデータに対するデフォルトにおけるBayesプロットの設定です。このウィンドウで［実行］をクリックすると、各項の事後確率と棒グラフが表示されます（「Bayesプロット」レポート）。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Bicycle.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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「時間」を選択し、［Y］をクリックします。
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4.
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5.
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［実行］をクリックします。
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6.
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「応答 Y」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［要因のスクリーニング］>［Bayesプロット］を選択します。
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図3.46 Bayesプロットの設定
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7.
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［実行］をクリックすると、事後確率が計算されます。
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図3.47 「Bayesプロット」レポート
